食品安全spssau数据的融合及分类技术综述(三)

浏览: 作者: 来源: 时间:2019-11-29 分类:论文写作技巧
食品安全spss论文(或者spssau)数据作为spss论文(或者spssau)数据的一种,符合spss论文(或者spssau)数据的典型 4V 特征,即量大(Volume)、多样(Varity)、高速(Velocity)和价值密度低却应用价值大(Value)。食品安全数据作为食品安全spss论文(或者spssau)数据处理对象,需要对其进行充分的了解,包括:数据来源、数据特征以及处理关键技术,然后才能更加有效的挖掘出其信息中的价值。

1 食品安全spss论文(或者spssau)数据概述

食品安全spss论文(或者spssau)数据作为spss论文(或者spssau)数据的一种,符合spss论文(或者spssau)数据的典型 4V 特征,即量大(Volume)、多样(Varity)、高速(Velocity)和价值密度低却应用价值大(Value)。食品安全数据作为食品安全spss论文(或者spssau)数据处理对象,需要对其进行充分的了解,包括:数据来源、数据特征以及处理关键技术,然后才能更加有效的挖掘出其信息中的价值。本节介绍了食品安全spss论文(或者spssau)数据的来源与特征、食品安全spss论文(或者spssau)数据处理关键技术和食品安全spss论文(或者spssau)数据挖掘基本流程。

 

1.1 食品安全spss论文(或者spssau)数据来源及其特征

信息时代,食品安全数据来源范围较广,在日常生活中人们能够接触到的与食品相关的数据都在范围之内,主要包括:1)各种食品安全检测装置的结果;2)RFID 传感器的食品质量检测数据;3)企业和监管部门;4)移动互联网、社交媒体等。食品安全数据涵盖了多种类型,数据量随时间的积累变得越来越大。

食品安全spss论文(或者spssau)数据除具有spss论文(或者spssau)数据的 4V特性外,食品安全spss论文(或者spssau)数据受错综复杂的食品安全环境、消费人群、监测数据飞速增长等因素的影响,还具有如下具体特征数据容量大。来自食品安全监测点、哨点的数据、各个地方上报的食品污染物数据、食品安全环境监测数据和其他食品企业自身生产的数据,这些数据聚集在一起就形成了十分庞大的数据库。更新速度迅速。食品安全信息中包含大量的在线或实时数据分析和处理要求。种类多。食品安全数据包含各种结构化数据、非(半)结构化数据和其他多种数据存储形式。

成本低、价值大。食品安全spss论文(或者spssau)数据中存在着大量无用的、冗余的信息,但这些信息具有很大的挖掘和应用价值,与个人生活、食品行业、国民经济息息相关。

摘自:食品安全spssau数据的融合及分类技术综述